Cadru de rețele neuronale grafice dinamice spațio-temporale federate, care asigură confidențialitatea, pentru predicția crizelor epileptice

Acest articol propune un cadru de învățare federată pentru predicția crizelor epileptice, care abordează problemele legate de confidențialitate și constrângerile privind partajarea datelor în mediile clinice. Abordarea utilizează rețele neuronale grafice dinamice pentru a modela caracteristicile topologice variabile în timp ale semnalelor EEG, îmbunătățind metodele tradiționale de modelare statică, care nu reușesc să surprindă corelațiile neliniare de ordin superior din rețelele funcționale ale creierului.